“AI는 어린 술꾼들을 위한 와인을 만드는 데 도움을 줍니다”

와인 제조에 사용되는 포도는 수확된 후 발효를 위해 와이너리로 운반됩니다. 여기에도 이제 인공지능이 개입하고 있다.

캘리포니아에 본사를 둔 기술 회사 Tastry는 와인 메이커가 많은 소비자가 좋아할 와인을 만드는 데 도움이 되는 AI 기반 앱을 만들고 있습니다. 이 소프트웨어는 와인의 화학적 구성을 분석하고 이를 미국 내 2억 4,800만 명의 와인을 마시는 사람들의 취향 선호도 데이터베이스와 신속하게 비교함으로써 이를 수행합니다.

와인 당도부터 산도, 탄닌까지 모든 것에 대한 맛있는 테스트입니다. 후자는 포도 껍질, 씨앗 및 줄기에서 나오는 쓴맛과 수렴성 화합물입니다.

Tastry는 와인메이커들이 대중적인 맛을 얻을 때까지 각 와인의 비율을 달리하여 여러 기본 와인의 완성된 와인을 더 잘 혼합하는 데 도움을 줄 수 있다는 아이디어입니다.

캘리포니아에 본사를 둔 와인 브랜드인 Atlas Wine Company의 관리 파트너이자 와인 메이커인 Alexandre Remy는 Tastry를 자신의 “GPS”라고 설명합니다.

Remy씨는 “나만의 레드 블렌드를 만들고 싶다면 10개의 포도원 중에서 선택하겠습니다.”라고 말합니다. “이것이 AI가 정말 빛나는 곳입니다. 젊은 청중을 끌어들이기를 원하는지 아니면 경쟁사의 와인을 선호하는 청중을 끌어들이기를 원하는지 내 목표를 정의하는 데 도움이 됩니다.

“시스템에 매개변수를 입력하면 이를 기반으로 혼합 제안이 제공됩니다.”

Monika Christmann은 독일 Hochschule Geisenheim 대학교의 양조학(와인 제조 과학) 교수입니다. 해마다 일관성이 필요한 대규모 와이너리에서는 AI가 특히 유용할 수 있다고 그녀는 말합니다.

그러나 그녀는 다양한 와인 구성 요소 간의 상호 작용을 예측하기 어렵고 아직 AI가 완전히 이해하지 못한다고 경고했습니다.

와인 전통주의자에게 있어서 포도원이든 와이너리이든 와인 제조에 AI를 사용하는 것은 혐오스러운 일입니다. 그들은 이것이 와인을 특별하게 만드는 기술을 파괴한다고 주장합니다.

영국 레스토랑 회사 Tom Sellers Story Group의 수석 소믈리에인 Jonathan Kleiman은 “와인에 미묘함과 개성을 부여하는 기후, 토양 및 포도 품종 간의 복잡한 상호 작용을 진정으로 이해할 수 있는 알고리즘은 없습니다.”라고 말합니다.

“그들은 또한 뛰어난 와인을 특징짓는 균형, 구조 및 향의 미학을 감상할 수 없습니다. 미네랄, 산도 또는 과일에 대한 이야기는 기계에게 무의미합니다. [computer] 치료.”

와인 소매업체 Yapp Brothers의 CEO인 Tom Ashworth는 자신이 와인을 만든다면 AI를 사용하지 않을 것이라고 말했습니다.

“와인 메이커가 수백 년의 경험을 대체하여 AI가 의사 결정을 맡도록 허용하는 정도는 해당 분야의 위험 성향과 AI 자체의 정확성에 달려 있다고 생각합니다.

“지금은 AI가 감독 없이 고객 서비스를 운영하도록 허용하는 것처럼 주요 인증 프로세스에 대한 의사 결정을 AI에 맡기지 않을 것입니다.”

캘리포니아로 돌아온 Maradin 씨는 AI가 인간 와인 메이커를 대체하는 것이 아니라 돕기 위한 것이라고 반박합니다. “우리는 현장에서 활동하고 있으며 항상 관대함을 실천하고 있습니다.”라고 그녀는 말합니다.

“인공지능이란 과연 무엇일까? [in wine] 과학을 기반으로 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내립니다.”